一种级联式微博情感分类器的构建方法

该文从统计学方法与机器学习的分类思想出发,对中文微博文本的情感类别进行研究。针对微博文本的特点,提出了一种级联式微博情感分类器模型,该模型首先构建基于情感词典和新浪表情符号词典的微博情感初级分类模型;然后根据基准词构建基于类别倾向相似度的二级分类模型,对初级模型未能确定情感类别的微博进行再次分类,并对初级模型的词典进行更新;最后采用朴素贝叶斯分类器构建三级分类模型,对以上还未确定情感类别的微博进行三级分类。通过与NLPCC2014微博情感分类评测参赛结果进行比较,说明了所提方法的有效性。

基于Hough森林算法的遥感影像目标检测

在遥感影像飞机目标检测中,由于目标训练样本的局限性及遥感影像尺寸较大带来的复杂性,直接使用级联式Adaboost算法会产生较多的虚警,因此需要采取一定手段去除虚假目标。近来,Hough森林算法因其简单而有效的表现在目标检测中有较多的应用。然而,直接使用Hough投票机制应用于遥感影像全图,时间耗费比较大。因此,本文将两种算法结合起来,首先由级联Adaboost算法检测出候选目标区域,然后通过改进的Hough森林算法对这些候选目标区进行二次筛选。在二次筛选中,由于初检已经确定目标的可能位置,因此不需要对全图的图像块进行位置投票,只需用对该区域作目标存在可能性评价,降低了时间消耗。试验表明,本文方法不仅能很好地去除虚假目标,同时也保证了检测时间的有效性。

基于视频分析的伪装人脸检测系统设计

介绍了一种基于视频分析的伪装人脸检测系统。设计的检测系统包含用户人脸检测、墨镜伪装人脸检测、口罩伪装人脸检测和帽子伪装人脸检测4个模块。它的实现方法是通过摄像头实时采集视频,通过背景差分法和连续帧间差分法进行人脸定位,采用基于Haar特征的筛选式级联分类器进行伪装检测。算法简单,易于实现,适合银行ATM机的硬件环境。实验结果显示,运用该系统可以检测识别出视频中大部分(85%以上)的伪装人脸。